package com.hmdp.service.impl;

import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSON;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.Shop;
import com.hmdp.mapper.ShopMapper;
import com.hmdp.service.IShopService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.utils.CacheClient;
import com.hmdp.utils.RedisData;
import com.hmdp.utils.SystemConstants;
import org.springframework.data.geo.Distance;
import org.springframework.data.geo.GeoResult;
import org.springframework.data.geo.GeoResults;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisGeoCommands;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.domain.geo.GeoReference;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import javax.annotation.Resource;

import java.time.LocalDateTime;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.Executor;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.function.Function;
import java.util.stream.Stream;

import static com.hmdp.utils.RedisConstants.*;

/**
 * <p>
 *  服务实现类
 * </p>
 *
 * @author 虎哥
 * @since 2021-12-22
 */
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    @Resource
    private CacheClient cacheClient;
    //开启十个线程的线程池
    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);
    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        //缓存穿透版本
        Shop shop9 = cacheClient.queryWithPassThrough(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById,CACHE_SHOP_TTL,TimeUnit.MINUTES);

        //互斥锁解决缓存击穿
        //Shop shop = queryWithMutex(id);

        //逻辑过期解决缓存击穿
        //Shop shop = queryWithLogicalExpire(id);
        if (shop9 == null) {
            return Result.fail("店铺不存在!");
        }
        return Result.ok(shop9);
    }
    public Shop queryWithLogicalExpire(Long id) {
        //1.首先再 Redis 中进行查  这里在 Redis 中获取到的是一个字符串
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        //2.判断是否存在
        if(StrUtil.isBlank(shopJson)) {
            //3.不存在 直接返回
            return null;
        }
        //4.如果命中,需要先把 json 反序列化为对象
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);
        JSONObject data = (JSONObject)redisData.getData();
        Shop shop = JSONUtil.toBean(data, Shop.class);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
        //5.判断是否过期
        if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
            //如果 Redis 中的过期时间在当前过期时间之后,说明还没有过期
            //5.1.未过期,直接返回店铺信息
            return shop;
        }

        //5.2.已过期,需要进行缓存重建
        //6.进行缓存重建
        //6.1.获取互斥锁
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
        //6.2.获取锁成功,开启一个独立线程,实现缓存重建
        if(isLock) {
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
                try{
                    //重建缓存
                    this.saveShop2Redis(id,20L);
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                }finally {
                    //释放锁
                    unlock(lockKey);
                }

            });
        }
        //6.3.失败也进行返回过期的信息
        return shop;
    }


    //互斥锁解决缓存穿透版本
    public Shop queryWithMutex(Long id) {
        //1.首先再 Redis 中进行查  这里在 Redis 中获取到的是一个字符串
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        //2.判断是否存在
        if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            //3.存在 直接返回   注意这里要返回 Java 对象
            return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        }

        //此处命中的有可能是空字符串   不是null 就一定是空字符串
        if(shopJson != null) {
            //注意此处是在缓存中命中了空置"" 也就是缓存穿透版本
            return null;
        }
        //代码照执行到这里说明redis中这个key不存在,失效了
        //4.实现缓存重建
        //4.1.获取互斥锁
        String lockKey = "lock:shop:" + id;
        Shop shop = null;
        try {
            //其实每一个线程都会进行 tryLock
            boolean isLock = tryLock(lockKey);
            //4.2.判断是否获取成功
            if(!isLock) {
                //4.3.如果获取锁失败 则休眠并且重试    50ms
                Thread.sleep(50);
                return  queryWithMutex(id);
            }
            //tips 获取锁成功应该查询Redis数据库 查看是否有数据  如果有数据就无需进行重建缓存
            //也就是假如第 线程1 获取了当前的锁并且进行重建缓存,线程2就不用重建了,直接进行查询Redis,返回数据即可
            String shopJson2 = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
            if(StrUtil.isNotBlank(shopJson2)) {
                //存在 直接返回   注意这里要返回 Java 对象
                return JSONUtil.toBean(shopJson2, Shop.class);
            }

            //4.4.如果获取锁成功,并且当前缓存中确实没有数据  根据 id 查询数据库
            shop = getById(id);
            //模拟重建的延时
            Thread.sleep(200);

            //5.如果数据库中不存在任何值,返回错误
            if(shop == null) {
                //此处如果是kong,要将空值写入redis
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "",CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
                return null;
            }
            //6.存在 将当前数据存入 Redis 中,方便下次查询  转入之前记得将当前 Shop 对象转为 Json
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        } finally {
            //7.释放互斥锁  也就是删除 key
            unlock(lockKey);
        }
        //8.返回
        return shop;
    }
    //缓存穿透代码解决方案
//    public Shop queryWithPassThrough(Long id) {
//        //1.首先再 Redis 中进行查  这里在 Redis 中获取到的是一个字符串
//        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
//        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
//        //2.判断是否存在
//        if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
//            //3.存在 直接返回   注意这里要返回 Java 对象
//            return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
//        }
//
//        //此处命中的有可能是空字符串   不是空 就一定是空字符串
//        if(shopJson != null) {
//            return null;
//        }
//
//        //4.不存在，根据 id 查询数据库
//        Shop shop = getById(id);
//        //5.不存在,返回错误
//        if(shop == null) {
//            //此处如果是kong,要将空值写入redis
//            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "",CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
//            return null;
//        }
//        //6.存在 将当前数据存入 Redis 中,方便下次查询  转入之前记得将当前 Shop 对象转为 Json
//        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
//        //7.返回数据
//        return shop;
//    }

    private boolean tryLock(String key) {
        //尝试使用 redis 获取互斥锁
        //如果第一个线程获取到锁了,然后在Redis中写入了key,
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }

    private void unlock(String key) {
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }

    //设置逻辑过期时间
     public void saveShop2Redis(Long id,Long expireSeconds) throws InterruptedException {
         //1.查询店铺数据
         Shop shop = getById(id);
         Thread.sleep(200);
         //2.封装逻辑过期时间
         RedisData redisData = new RedisData();
         redisData.setData(shop);
         //在当前系统时间的基础之上 加expireSeconds秒
         redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireSeconds));
         //3.写入 Redis 中
         stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id,JSONUtil.toJsonStr(redisData));
     }

    @Override
    @Transactional
    public Result update(Shop shop) {
        Long id = shop.getId();
        if(id == null) {
            return Result.fail("商铺Id不能为空!");
        }
        //1.更新数据库
        updateById(shop);

        //2.删除缓存  下次查询的时候再更新
        stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY + id);
        return Result.ok();
    }

    @Override
    public Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {
        //1.判断是否要根据坐标进行查询
        if(x == null || y == null) {
            // 根据类型分页查询
            Page<Shop> page =query()
                    .eq("type_id", typeId)
                    .page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));
            // 返回数据
            return Result.ok(page.getRecords());
        }
        //2.计算分页参数
        int from = (current - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        String key = SHOP_GEO_KEY + typeId;
        //3.从 redis 中查询数据 GEOSEARCH key BYLONLAT x y BYRADIUS 10 WITHDISTANCE
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo()
                .search(key, GeoReference.fromCoordinate(x, y),    //以经纬度查询fromCoordinate
                        new Distance(5000),                  //多少范围内
                        RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(end) //分页 每次都是0~end
                );
        //4.解析出id
        if(results == null) {
            return Result.ok();
        }
        List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> list = results.getContent();
        if(list.size() < from) {
            //假如是10 ~ 15 , 那么from就是10,假如此时数据只有六条,那么就会报错
            return Result.ok(Collections.emptyList());

        }
        //4.1.截取from到end的部分
        List<Long> ids = new ArrayList<>(list.size());
        Map<String,Distance> distanceMap = new HashMap<>(list.size());
        list.stream().skip(from).forEach(result -> {
            //4.2.获取店铺 id
            String shopIdStr = result.getContent().getName();
            ids.add(Long.valueOf(shopIdStr));
            //4.3.获取当前登录用户位置的距离
            Distance distance = result.getDistance();
            distanceMap.put(shopIdStr,distance);
        });
        //5.从数据库中根据id查询shop
        String idStr = StrUtil.join(",",ids);
        List<Shop> shops = query().in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list();
        for (Shop shop : shops) {
            //返回的是排列好的shop,并且里面的distance值要设置好了
            shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue());
        }

        return Result.ok(shops);
    }
}
